今天小编给大家分享一下numpy中np.c_和np.r_怎么使用的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。1.np.c_
今天小编给大家分享一下numpy中np.c_和np.r_怎么使用的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) aOut[4]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]]) bOut[5]: array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]]) c=np.c_[a,b] cOut[7]: array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 1, 2, 3]]) d= np.array([7,8,9]) e=np.array([1, 2, 3]) f=np.c_[d,e] fOut[12]: array([[7, 1], [8, 2], [9, 3]])
a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]])b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) d= np.array([7,8,9])e=np.array([1, 2, 3]) g=np.r_[a,b] Gout[14]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) h=np.r_[d,e] hOut[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3])
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本文标题: numpy中np.c_和np.r_怎么使用
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